模拟高铁售票系统(简版)

Python与Java开发语言笔记
该文章已生成可运行项目,

笔记

import prettytable as pt


# 显示坐席
def show_ticket(row_num):
    tb = pt.PrettyTable()  # 创建一张表格
    # 设置标题(表格的排头部分)
    tb.field_names = ['行号', '座位1', '座位2', '座位3', '座位4', '座位5']
    # 遍历有票
    for i in range(1, row_num + 1):
        lst = [f'第{i}行', '有票', '有票', '有票', '有票', '有票']
        tb.add_row(lst)
    print(tb)


# 订票
def order_ticket(row_num, row, column):
    tb = pt.PrettyTable()  # 创建一张表格
    # 设置标题(表格的排头部分)
    tb.field_names = ['行号', '座位1', '座位2', '座位3', '座位4', '座位5']
    for i in range(1, row_num + 1):
        if int(row) == i:
            lst = [f'第{i}行', '有票', '有票', '有票', '有票', '有票']
            lst[int(column)] = '已售'
            tb.add_row(lst)
        else:
            lst = [f'第{i}行', '有票', '有票', '有票', '有票', '有票']
            tb.add_row(lst)
    print(tb)


if __name__ == '__main__':
    row_num = 6
    show_ticket(row_num)

    # 开始售票
    choose_num = input('请输入您选择的坐席(如4,3表示第4排第3列):')
    row, column = choose_num.split(',')  # 系列解包赋值
    order_ticket(row_num, row, column)

本文章已经生成可运行项目
开发高铁售票系统时,日期推算功能是核心模块之一,尤其在处理购、退、改签等操作时,需要准确计算指定间隔天数后的目标日期。实现这一功能的关键在于合理利用编程语言中的日期处理库,并确保逻辑严谨以应对闰年、月份天数不一致等问题。 ### 日期推算的基本方法 Python 中可以使用 `datetime` 模块进行日期的加减运算,该模块提供了 `timedelta` 类用于表示时间差。例如,要计算从某个起始日期开始若干天后的新日期,可以通过如下方式实现: ```python from datetime import datetime, timedelta def calculate_future_date(start_date_str, days_to_add): # 将输入字符串转换为日期对象 start_date = datetime.strptime(start_date_str, "%Y%m%d") # 计算目标日期 future_date = start_date + timedelta(days=days_to_add) return future_date.strftime("%Y-%m-%d") # 示例:计算20201010之后-100天的日期 result = calculate_future_date("20201010", -100) print(f"您推算的日期是:{result}") # 输出:您推算的日期是:2020-07-02 ``` 上述代码能够正确处理正负整数的天数加减,包括跨月、跨年的情况[^1]。 ### 高铁售票系统的特殊需求 在实际的高铁售票系统中,日期推算可能不仅仅局限于单的加减操作,还需要考虑以下因素: 1. **节假日与调休安排**:某些特定日期(如春节、国庆节)可能会调整运行图或停售部分车次,因此需要一个节假日表来辅助判断。 2. **预售期限制**:通常高铁的预售期是固定的(如30天),系统需要根据当前日期动态限制用户可选择的购日期范围。 3. **周期性规则支持**:对于通勤类需求,可能需要支持每周几自动重复选座等功能,这就要求系统具备周期性日期推算能力。 为此,可以在基础日期计算之上扩展逻辑,例如结合 `dateutil` 库提供的 `relativedelta` 功能实现更复杂的业务规则: ```python from dateutil.relativedelta import relativedelta # 示例:计算某日起3周后的日期 start_date = datetime.strptime("20231001", "%Y%m%d") future_date = start_date + relativedelta(weeks=3) print(future_date.strftime("%Y-%m-%d")) # 输出:2023-10-22 ``` ### 性能优化建议 在高并发场景下(如大量用户同时查询余),频繁创建日期对象可能导致性能瓶颈。为提升效率,可以采用以下策略: - **缓存常用日期计算结果**:对于固定周期内的常见查询(如未来7天内的车次信息),可预计算并缓存结果。 - **使用 NumPy 的 datetime64 类型**:适用于批量处理多个日期时,其向量化操作比原生 `datetime` 更高效。 ---
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